KZNumbers: Analytics & Insights

​Цифра дня

📢 Автомобильная индустрия 2040: кто выиграет гонку будущего? 🚗⚡

Мировой автопром стоит перед эпохой перемен. К 2040 году ключевыми факторами его развития станут Поляризация, Автоматизация, Подключение и Электрификация (PACE). Эти тренды изменят рынок, перераспределят лидеров и определят, каким будет транспорт будущего.

💡 Главные мегатренды автомобильной индустрии:

1️⃣ Поляризация: глобализация уступает место регионализации 🌍🔀
✔️ Европа вводит жесткие эконормы, полный отказ от ДВС с 2035 года.
✔️ США делают ставку на гибридные технологии и локальное производство батарей.
✔️ Китай уже лидирует в сфере электромобилей и аккумуляторных технологий.
❗ Торговые войны и протекционизм вынуждают автопроизводителей локализовать сборку и адаптировать модели под рынок каждой страны.

2️⃣ Автоматизация: машины будут думать за нас 🤖🚘
✔️ Автопилот 2+ уровня (помощники водителя) уже внедрён.
✔️ Полностью автономные авто (3-4 уровень) появятся к 2040 году, но в основном в премиальном сегменте и роботакси.
✔️ ИИ в производстве – прогнозирование поломок, оптимизация логистики и снижение себестоимости.
❗ Главные вызовы: высокие затраты на тестирование технологий и отсутствие глобального стандарта.

3️⃣ Подключение: машины становятся «гаджетами на колесах» 📡🚗
✔️ Автомобиль будущего – это платформа для сервисов с постоянными обновлениями.
✔️ Интеграция с умным домом – управление бытовыми приборами прямо из салона.
✔️ Персонализация на основе ИИ – авто адаптируется под предпочтения водителя.
❗ Ключевая проблема – отсутствие единых стандартов программного обеспечения.

4️⃣ Электрификация: 70% рынка займут электрокары ⚡🔋
✔️ EV заменят ДВС в Европе, Китае и ряде других стран.
✔️ Снижение цен на батареи и рост их ёмкости ускорят переход.
✔️ Развитие зарядной инфраструктуры станет определяющим фактором успеха.
❗ Однако зависимость от поставок лития и редкоземельных металлов остаётся ключевой проблемой.

🏆 Кто окажется в лидерах?
🔹 Китайские автопроизводители могут сохранить доминирование благодаря мощной господдержке и низким ценам.
🔹 Западные компании получат шанс на реванш, если смогут внедрить передовые инновации и развить локальное производство.

📍 Как эти изменения повлияют на рынок и потребителей? Читайте полный обзор на www.economykz.org 🔗

https://economykz.org/?p=13124

🔥 DeepSeek: Отделяем хайп от правды

Я взял статью аналитика Бена Томпсона, добавил информацию от YouTube блогера Jeff Su и разобрал 6 главных мифов вокруг DeepDeek на данный момент.

🚀 Кратко и по существу, поехали.

✅ Миф: DeepSeek построили модель за $5,6 млн.
Реальность: Это только финальный этап тренировки. Важно понимать, что:

• У DeepSeek было 50 000 видеокарт Nvidia Hopper (H800), их стоимость ≈ $1 млрд.

• Полная разработка стоила в десятки раз больше, чем заявленные $5,6 млн.


✅ Миф: DeepSeek обогнали OpenAI.
Реальность: Их reasoning модель R1 действительно равняется OpenAI o1 по производительности, но:

• OpenAI уже выпустили OpenAI o3, который мощнее обоих.
• DeepSeek делает ставку на эффективность, а не на абсолютную мощность.
• Это как китайский телефон за $300, который на 90% похож на флагман, но все равно не идентичен Samsung или iPhone.

✅ Миф: DeepSeek нарушили закон, чтобы создать свою модель.
Реальность: Они легально использовали H800, потому что:

• США запретили продажу мощных H100 китайским компаниям.

• Но урезанные H800 (на 30-40% слабее) были разрешены.

• DeepSeek оптимизировали архитектуру, чтобы компенсировать нехватку вычислительных мощностей.

📊 Факты:
• H100: 700 ГБ/с пропускной способности памяти (запрещен в Китае).
• H800: 400 ГБ/с (разрешен, но медленнее).

• Разница в мощности между H100 и H800 примерно в 1,75 раза.


✅ Миф: DeepSeek создали модель с нуля.
Реальность: Скорее всего, они использовали метод дистилляции:

• Это значит, что DeepSeek обучался на выходных данных ChatGPT.

• Это не незаконно (простите за такое выражение), но да, это нарушает правила OpenAI.

• Microsoft и OpenAI уже начали расследование по этому поводу.

• Забавно, но Microsoft параллельно добавил DeepSeek R1 в свои облачные сервисы. Ибо выгодно.


🔥 Безопасно ли пользоваться DeepSeek?

📌 Есть 3 способа, если беспокоит конфиденциальность:

1️⃣ Использовать Perplexity, Venice.AI (данные хранятся в США).

2️⃣ Запускать модели локально через Ollama или LM Studio.

3️⃣ Избегать официальных веб- и мобильных приложений DeepSeek (данные отправляются в Китай).


📊 Дополнительные данные:
• Perplexity AI уже интегрировал DeepSeek, но оставил серверы в США.

• Venice AI также использует DeepSeek без отправки данных в Китай.

• Ollama и LM Studio позволяют запускать модели на собственном ПК, но требуют мощного железа.


⚡ Как DeepSeek повлияет на рынок?

📌 Nvidia и американские компании не проиграют, а наоборот выиграют:

• Согласно парадоксу Джевонса, когда технология становится дешевле, спрос на нее растет.

• DeepSeek делает AI доступнее, а это увеличивает спрос на графические процессоры Nvidia.

• Meta (Facebook) использует AI в рекламе → снижение затрат → рост прибыли.

• Amazon AWS сможет сдавать в аренду мощные open-source модели, у них как раз своя модель не получалась.

📊 Факты:
• В 2023 году Nvidia заработала $22,5 млрд на AI-чипах.
• Чем дешевле AI, тем больше его внедряют, а это ведет к росту потребности в GPU.
• Meta тратит миллиарды на AI, а теперь сможет делать это дешевле.


🤔 Стоит ли переходить на DeepSeek?

⚡ Оцените свои потребности перед сменой платформы:

• Если вы разработчик и хотите снизить расходы — да.

• Если вы уже платите за ChatGPT и вам важна приватность — нет.

• Если просто гонитесь за хайпом — подумайте дважды.


💬 Что думаете? Будете пробовать DeepSeek или останетесь на OpenAI?